製造業界のバリュー チェーンを変革してビジネスの成長を促進
製造業界のバリュー チェーンを変革してビジネスの成長を促進
AI とハイ パフォーマンス コンピューティング ソリューションを活用して、革新的な製品をより迅速に市場に投入できます。高価な物理プロトタイプを仮想シミュレーションに置き換えることで、より多くのアイデアを高い確信度でテストし、リスクを軽減して、決定的な競争優位性を確保できます。
お客様事例 Honeywell が Vertex AI、BigQuery、Gemini の力を活用して、製品ライフサイクルを管理する最先端の AI エージェントを開発し、エンジニアが仕様をより迅速に作成し、世界中のパフォーマンスを分析し、製品の有用性を拡張できるようにした方法をご覧ください。
高価な物理モックアップを AI を活用した仮想プロトタイプに置き換えることで、開発予算とタイムラインを削減します。Google Cloud の HPC プラットフォームを使用すると、製造業者は数千ものシミュレーションを同時に実行して、最適な設計の特定、製品の耐久性の確保、および最適化を行い、次世代の製品を市場に投入できます。
Gemini Enterprise は、企業のデータに基づいた安全な AI アシスタントで、従業員の能力を引き出します。何年分ものメンテナンス ログとセンサーデータを即座に分析することで、エンジニアは複雑な機械の故障を数分で診断できるようになり、生産ラインの最適化や製品の品質向上といった価値の高い作業に集中できます。
Gemini Code Assist でデベロッパーの生産性を向上。コード生成、テスト、コンプライアンス、エラー検出などのタスクを自動化することで、エンジニアは重要な設計に集中できます。パフォーマンスのモニタリング、問題解決、AI 検索、AI 搭載ツールにより、効率が向上し、市場投入までの時間が短縮されます。
ET、IT、OT のデータサイロを解消し、よりスマートで迅速な意思決定を実現します。Google Cloud の分析データ プラットフォームは、データを統合し、AI を適用して、サプライ チェーンの混乱の予測から、工場の生産量の最適化、次世代製品の品質向上まで、強力で実用的な分析情報を取得できるようにします。
クラウドベースの HPC と AI が、自動車と航空宇宙の設計や製造にどのような変化をもたらしているかをご覧ください。
製造業向けソリューションの詳細:
次世代の製品設計と製品開発を実現
AI とハイ パフォーマンス コンピューティング ソリューションを活用して、革新的な製品をより迅速に市場に投入できます。高価な物理プロトタイプを仮想シミュレーションに置き換えることで、より多くのアイデアを高い確信度でテストし、リスクを軽減して、決定的な競争優位性を確保できます。
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Gemini Enterprise は、企業のデータに基づいた安全な AI アシスタントで、従業員の能力を引き出します。何年分ものメンテナンス ログとセンサーデータを即座に分析することで、エンジニアは複雑な機械の故障を数分で診断できるようになり、生産ラインの最適化や製品の品質向上といった価値の高い作業に集中できます。
Gemini Code Assist でデベロッパーの生産性を向上。コード生成、テスト、コンプライアンス、エラー検出などのタスクを自動化することで、エンジニアは重要な設計に集中できます。パフォーマンスのモニタリング、問題解決、AI 検索、AI 搭載ツールにより、効率が向上し、市場投入までの時間が短縮されます。
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製造業向けソリューションの詳細:
コネクテッドで持続可能なオペレーションを推進
製造現場とサプライ チェーンのオペレーションを AI ソリューションで連携させ、障害を予測してダウンタイムを防ぎます。可視性を高めることで、スケジュールを最適化し、無駄を排除して、組織全体で最大限の稼働時間を確保できます。
ソリューション紹介: Manufacturing Data Engine で生産を最適化し、品質を向上させ、コストを削減します。
メーカーは Manufacturing Data Engine と Cortex Framework を活用して、ネットワーク内のすべてのマシンと工場にわたるデータサイロを解消し、現場から役員室まで、よりスマートかつ迅速な意思決定を実現しています。メーカーは、運用全体にわたって強力なデジタルツインを作成することで、物理的な変更に資金を投じる前に、影響をより正確に予測し、費用のかかるダウンタイムを防ぎ、生産ラインの効率を高めることができます。
エンジニアリング チームと運用チームは、AI を活用したエキスパート アシスタントを利用できます。Gemini Enterprise は、膨大な量のデータを即座に分析し、機械の故障を数日ではなく数分で診断できるようにします。また、反復的なタスクを自動化することで、チームが重要な設計や生産の課題に集中して取り組み、ビジネスを推進できるようにします。
Google Cloud 上の SAP を使用すると、製造業のお客様は重要な SAP システムでクラス最高の信頼性を確保しながら、総所有コストを大幅に削減できます。このプラットフォームは、強力な AI と分析を SAP データと統合することで、単なるコスト削減にとどまらず、サプライ チェーンの最適化、販売予測の精度向上、重要なビジネス上の意思決定の迅速化につながる分析情報を引き出します。
AMD は、わずか 18 か月で SAP スタックをモダナイズし、クラウドに移行して、会社全体のチームに新しい機能を提供しました。
製造業向けソリューションの詳細:
営業成績とカスタマー エクスペリエンスの向上
高度にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供することで、永続的な顧客ロイヤルティを構築し、収益成長を促進します。AI を活用して顧客データを統合することで、マーケティング チームとサポートチームがエンゲージメントを高め、コンバージョンを促進できるようになります。
お客様の事例: Bosch Digital は Gemini を活用して、ローカライズされたマーケティング コンテンツをわずか数クリックで配信しています。
カスタマー データ プラットフォームは、あらゆるタッチポイントからのデータを統合し、顧客の行動に関する強力な分析情報を引き出します。これにより、メーカーは顧客のニーズを予測し、ユーザー獲得戦略を改善し、コンバージョンとマーケティングの費用対効果を直接高めるパーソナライズされたサービスを提供できます。
Customer Engagement Suite は、パーソナライズされた人間のようなエンゲージメントを提供することで、顧客とエージェントのエクスペリエンスを変革し、解決時間を短縮して顧客満足度とロイヤリティを高めます。
Gemini、Imagen、Veo などの生成 AI モデルを使用することで、マーケティング チームはかつてないスピードでキャンペーンを作成し、適応させることが可能です。魅力的な商品画像を即座に生成し、効果的なキャンペーンの概要を数分で作成して、コンバージョンを促進する高品質でカスタマイズされたアセットを制作できます。グローバル ブランドの場合、キャンペーン全体を簡単に適応、翻訳できるため、すべてのメッセージが地域オーディエンスに響き、リーチと効果を最大化できます。
マーケティング分析により、メーカーは推測をやめてマーケティングの費用対効果を証明できるようになります。Google 広告のデータと実際の販売結果をつなげることで、何が機能して何が機能していないかをリアルタイムで明確に把握できます。これにより、チームは無駄な広告費を削減し、パフォーマンスの高いキャンペーンに注力して、新しいオーディエンス セグメントを発見し、持続可能な成長を促進できます。
AI とエージェントがマーケティング全体で成長を促進する方法をご覧ください。このクイックスタート ガイドでは、マーケターが生成 AI を簡単に使用できるように、実用的なヒント、プロンプト、ユースケースを紹介します。
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製造業向けソリューションの詳細:
Google Cloud AI は金融機関をサポートする独自のポジションにある
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マルチモーダル AI による推論
組織全体でチームが Gemini を活用してイノベーションとビジネス成果を促進できるようにします。Google AI は、単語、画像、動画、音声などのマルチモーダル データを人間のように処理します。このテクノロジーにより、従業員は情報をより深く理解できるようになり、意思決定の改善、業務の効率化、プロダクトの設計と提供の迅速化、よりパーソナライズされたカスタマー エクスペリエンスの実現につながります。
Gemini の詳細 →
企業と顧客のエクスペリエンス全体にわたる高度なグラウンディングによる Google 品質の検索
Google の高品質な検索を企業データに基づいて従業員のワークフローに組み込み、生産性を向上させ、組織が生産の最適化、品質の向上、費用の削減を実現できるよう支援します。
従業員は、ドキュメント、スプレッドシート、オペレーション データなど、必要なデータをすばやく正確に見つけることができるため、問題解決の迅速化と、より多くの情報に基づいた意思決定が可能になります。また、AI を活用したアプリやウェブサイトの検索機能により、消費者はより迅速に情報や回答を見つけることができます。
Vertex AI Search の詳細 →
堅牢なエージェント機能により、製造組織とエコシステム全体で自動化とイノベーションを実現
Gemini Enterprise または Vertex AI Agent Builder を利用して、複雑なタスクやワークフローを処理する AI エージェントを構築、デプロイします。製造業向けの Google Cloud エージェント機能は、AI を活用してタスクを自動化し、多様なデータから分析情報を引き出し、予測メンテナンス、品質管理、サプライ チェーン管理などのプロセスを最適化して、効率とイノベーションを向上させます。これにより、従業員はより戦略的な業務に集中できるようになり、最終的に生産性が向上します。
Gemini Enterprise について学習します。
Vertex AI Agent Builder の詳細 →
統合された安全な AI プラットフォーム
Google の AI とセキュリティ サービスは、製造組織を保護するための高度なツールと手法を提供します。Google の包括的なサービスは、進化するサイバー脅威の状況を把握し、重要なアセットと業務を保護するために必要な自動脅威検出機能と最新の SecOps 機能をお客様に提供します。
Google Cloud は、ID 管理、ネットワーク セキュリティ、脅威の検出と対応を通じて、顧客データなどの機密データを保護し、厳格な規制要件への準拠を確保します。
製造業に特化したパートナー エコシステム
堅牢なパートナー エコシステムと連携して、デプロイを迅速化します。製造に特化したパートナーを活用して、独自の AI とビジネスニーズに合わせてデプロイと変革を実現します。
大手メーカーによる Google Cloud AI を活用したイノベーションの推進
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製造部門の変革を推進する Google Cloud プロダクトの詳細
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製造組織から信頼されるセキュリティとコンプライアンス
Google Cloud の安全性を重視した設計のインフラストラクチャ、ゼロトラスト アーキテクチャ、高度な脅威インテリジェンス、包括的なコンプライアンス認証により、機密データを保護し、厳格な規制要件を満たすことができます。データのプライバシー、データ所在地、データ主権に関する堅牢な管理機能を提供し、お客様が確信をもってイノベーションに取り組めるようにします。
- Google Unified Security製造業の組織に、進化するサイバー脅威の状況に対処するために必要な高度な脅威インテリジェンスと最新のセキュリティ機能を提供します。AI を活用した Google Security Operations プラットフォーム、Google Threat Intelligence、Mandiant の専門知識を搭載し、すべてが地球規模のセキュリティ ファブリック上で稼働しています。詳細
- Security Command Centerエージェント、データ、モデル、アプリ、プラットフォーム、インフラストラクチャなど、AI スタックとライフサイクル全体を保護します。詳細
- 主権クラウド最も包括的で柔軟なソリューションで、世界中の主権のニーズを満たし、自信を持って成長できます。Google の主権 AI ソリューションは、行政機関や企業が AI デプロイメントに対して比類のないデータ所在地と管理者権限の制御を実現できるように設計されています。詳細
よくある質問
Google Cloud は AI を使用してどのようにデータのプライバシーを確保していますか。
Google Cloud のお客様のデータの所有者はお客様です。厳格なセキュリティ対策を実施して顧客データを保護し、お客様が条件に合わせてデータをコントロールできるようにするツールと機能を提供しています。サービスを通じて生成されたサービスデータはすべて同様に保護されます。サービスデータは、セキュリティと可用性の確保のために必要不可欠です。 詳しくは、プライバシー リソース センターをご覧ください。
すでに他のクラウド プロバイダを利用しています。1 つだけを選定する必要がありますか？
いいえ。Google のプラットフォームは、オープン性と選択肢を基盤として構築されており、マルチクラウドまたはハイブリッド戦略をサポートするように設計されています。Google は、お客様が単一のベンダーに縛られることなく、ビジネスにとって最も理にかなった場所でアプリケーションを実行できるようにすべきだと考えています。
Google は、アプリケーションを一度構築すれば、自社のデータセンター、Google Cloud、他のパブリック クラウドなど、どこでも実行できる一貫したプラットフォームを提供しています。これにより、単一のコントロール プレーンからすべてのオペレーションを管理しながら、作業に最適なテクノロジーを柔軟に使用できます。
Google Cloud への移行には、大規模な「オール オア ナッシング」の移行が必要ですか？
いいえ、実際にはその逆をおすすめします。最も成功する変革は、影響の大きい単一のビジネス上の問題に焦点を当てることから始まります。
Google のアプローチは、お客様と連携して、重要な生産ラインの計画外のダウンタイムの削減や新製品の需要予測の改善など、具体的な課題を特定し、迅速かつ測定可能な成果を達成することです。これにより、テクノロジーの価値を迅速に実証し、Google ではなくお客様のビジネスに適したペースで、より広範な変革に向けた勢いを築くことができます。
AI エージェントとは何でしょう。AI エージェントはビジネスにどのように役立つのでしょうか。
AI エージェントは、特定のビジネス目標を達成するために構築して割り当てることができる、専門的なデジタル ワーカーです。分析情報のみを提供する従来の AI とは異なり、エージェントは自律的に多段階のアクションを実行して問題を解決します。
Google Cloud を使用すると、自社のデータに基づいて、これらのエージェントを安全に作成できます。次に例を示します。
- オペレーション（診断エージェント）の場合: エージェントに「マシン 7 を診断する」というタスクを割り当てることができます。エージェントは、ライブセンサーデータを分析し、複雑なサービス マニュアルから適切なページを即座に見つけ、修理手順をオペレーターのタブレットに段階的に表示します。
- 製品イノベーション（エンジニアリング アシスタント エージェント）: エージェントは、「これらの特定の応力許容値を満たし、EU 規制に準拠している承認済みのポリマーをすべて見つけてください」と尋ねる研究開発エンジニアを支援します。エージェントは、何百万ページもの社内仕様書や公的なコンプライアンス ドキュメントを瞬時に検索し、人間なら数時間かかるタスクを数秒で簡潔かつ正確に回答できます。
これらのツールを使用するには、データ サイエンティストや AI エキスパートのチームである必要がありますか？
いいえ。Google の目標は、既存の専門家（機械エンジニア、工場長、サプライ チェーン プランナー）の能力を強化することであり、データ サイエンティストの新しいチームを雇用する必要はありません。
Google は、ローコードやノーコードのソリューションを多数含む幅広いツールを提供しています。これらのツールを使用すると、現在のチームがシンプルで直感的なインターフェースを使用して、強力なアプリケーションを構築し、データから分析情報を得ることができます。より複雑なニーズに対しては、Google のプラットフォームがデータ専門家の作業を効率化しますが、Google の基本理念は、お客様のビジネスを最もよく知る人々が AI を利用しやすく、役立つものにすることです。
IT、OT、エンジニアリングのシステムが統合されていません。Google Cloud は、この問題をどのようにして解決できますか？
これは、現代の製造業における中核的な課題です。Google Cloud は、インフォメーション テクノロジー（IT）、オペレーション テクノロジー（OT）、エンジニアリング テクノロジー（ET）の各システム間の安全なブリッジとして機能するインテリジェントなデータ プラットフォームを提供します。このプラットフォームでは、これらの貴重な投資を置き換える必要はありません。
安全なコネクタと API を使用してこのデータを統合し、以下を実現します。
- エンジニアリングとオペレーションの接続: エンジニアリング チーム（ET）は、工場現場（OT）からリアルタイムのパフォーマンス データにアクセスして、より信頼性の高い製品を設計できます。
- オペレーションをビジネスシステムにリンク: ビジネス アプリケーション（IT）は、工場オペレーション（OT）からリアルタイムの生産データを受け取ることができるため、より正確な在庫管理と現実的な顧客への納品スケジュールにつながります。
- 完全なデジタル スレッドの作成: 最初の設計ファイル（ET）と生産履歴（OT）から、最終的な販売とサービス記録まで、製品のライフサイクル全体を包括的に把握できます。
どのようにして Google Cloud で工場のオペレーションを効率的かつ予測可能にできるのですか？
Google のアプローチは、AI を使用して、特定の高コストなオペレーション上の問題を解決することです。既存の工場システムから得られるデータを測定可能な成果に変えることで、よりつながりのある持続可能なオペレーションを実現します。
たとえば、当社のプラットフォームでは、以下のようなことが可能です。
- 機器の故障を予測: AI を使用してライブセンサーデータを分析し、予測メンテナンスを実行することで、費用のかかる計画外のダウンタイムを、中断の少ないスケジュールされたサービス期間に変えます。
- 品質管理の改善: コンピュータ ビジョンを組み立てラインに導入して、人間の目にはほとんど見えない製品の欠陥を自動的に検出することで、スクラップと保証費用を削減します。
- エネルギー消費の最適化: 施設全体のデータを分析して、エネルギーの無駄を削減する機会を特定し、コスト削減とサステナビリティ目標の達成を支援します。
どれも素晴らしい機能ですが、クラウドと AI の費用を正当化するには経営陣にどのように説明すればよいでしょうか？
多額の初期費用から測定可能な運用成果に焦点を移すことで、強力なビジネスケースを構築できるよう支援します。単に「クラウドに移行する」のではなく、まず特定の高コストの問題を解決するためにパートナー様と連携します。
これにより、以下のような具体的な成果を示すことで、価値を迅速に証明できます。
- 運用コストの削減: 計画外のダウンタイムが減り、エネルギー消費量が低下します。
- 品質コストの削減: AI を使用してライン上の欠陥を検出することで、スクラップの削減と保証請求の減少につながります。
- エンジニアリングの効率を向上: プロダクト開発とテストのサイクルを加速するツールをチームに提供します。
